计算机技术与发展
計算機技術與髮展
계산궤기술여발전
COMPUTER TECHNOLOGY AND DEVELOPMENT
2011年
9期
183-186
,共4页
推荐系统%模糊神经网络%聚类%MAE%仿真
推薦繫統%模糊神經網絡%聚類%MAE%倣真
추천계통%모호신경망락%취류%MAE%방진
在传统推荐系统模型的基础上,结合预购买家纺产品的特性,建立了预购买家纺产品的推荐模型.研究了推荐系统预购买家纺产品的偏好度的数据提取算法.在此基础上,结合用户在购买家纺产品过程中具有确定性与不确定性的特性以及模糊神经网络的特性,提出了一种模糊神经网络推荐算法.通过对推荐系统的算法的量化研究、仿真研究,显示算法具有较小的MAE值,且随着预购买家纺产品采样人数的增加,MAE依然保持较小的数值,证明了推荐系统的基准集与推荐集具有较好的一致性、稳定性,推荐系统具有较好的聚类特性,说明了基于模糊神经网络算法在家纺产品电子商务推荐系统是可行的.
在傳統推薦繫統模型的基礎上,結閤預購買傢紡產品的特性,建立瞭預購買傢紡產品的推薦模型.研究瞭推薦繫統預購買傢紡產品的偏好度的數據提取算法.在此基礎上,結閤用戶在購買傢紡產品過程中具有確定性與不確定性的特性以及模糊神經網絡的特性,提齣瞭一種模糊神經網絡推薦算法.通過對推薦繫統的算法的量化研究、倣真研究,顯示算法具有較小的MAE值,且隨著預購買傢紡產品採樣人數的增加,MAE依然保持較小的數值,證明瞭推薦繫統的基準集與推薦集具有較好的一緻性、穩定性,推薦繫統具有較好的聚類特性,說明瞭基于模糊神經網絡算法在傢紡產品電子商務推薦繫統是可行的.
재전통추천계통모형적기출상,결합예구매가방산품적특성,건립료예구매가방산품적추천모형.연구료추천계통예구매가방산품적편호도적수거제취산법.재차기출상,결합용호재구매가방산품과정중구유학정성여불학정성적특성이급모호신경망락적특성,제출료일충모호신경망락추천산법.통과대추천계통적산법적양화연구、방진연구,현시산법구유교소적MAE치,차수착예구매가방산품채양인수적증가,MAE의연보지교소적수치,증명료추천계통적기준집여추천집구유교호적일치성、은정성,추천계통구유교호적취류특성,설명료기우모호신경망락산법재가방산품전자상무추천계통시가행적.
